数据挖掘技术教学大纲
数据挖掘 教学大纲
数据挖掘教学大纲数据挖掘教学大纲引言：数据挖掘作为一门应用于从大量数据中发现模式、规律和知识的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生在这个领域的专业能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲是至关重要的。
本文将探讨数据挖掘教学大纲的设计和内容，以及培养学生的核心能力。
一、课程目标和背景数据挖掘教学的目标是培养学生具备深入理解数据挖掘原理和方法的能力，能够独立进行数据挖掘项目的设计、实施和评估。
此外，还要培养学生的数据分析和解决实际问题的能力，以及良好的团队合作和沟通能力。
二、课程内容1. 数据挖掘概述介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域以及数据挖掘过程的基本步骤。
同时，引导学生了解数据挖掘的重要性和应用前景。
2. 数据预处理讲解数据预处理的目的和方法，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
通过实际案例，让学生了解如何处理现实中的脏数据和缺失数据。
3. 数据挖掘算法介绍常见的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则和异常检测。
详细讲解每种算法的原理、应用场景和实现方法，并通过实例演示学生如何选择合适的算法解决实际问题。
4. 特征选择和降维讲解特征选择和降维的概念和方法，以及它们在数据挖掘中的作用。
通过实践项目，引导学生掌握特征选择和降维技术的应用。
5. 模型评估和优化介绍模型评估的指标和方法，以及如何通过交叉验证和网格搜索等技术对模型进行优化。
培养学生对模型性能评估和调优的能力。
6. 数据可视化讲解数据可视化的原理和方法，引导学生学会使用可视化工具展示数据挖掘结果。
通过实践项目，培养学生的数据分析和表达能力。
三、教学方法1. 理论讲授与案例分析相结合通过理论讲授，学生可以了解数据挖掘的基本概念和方法；通过案例分析，学生可以将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。
2. 实践项目与团队合作设计实践项目，让学生在实际情境中应用数据挖掘技术解决问题。
通过团队合作，培养学生的团队协作和沟通能力。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，培养学生的数据挖掘能力和解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的理论基础、常用算法和工具，能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程目标1. 了解数据挖掘的基本概念和发展历程；2. 掌握数据挖掘的基本任务和常用方法；3. 熟悉数据预处理和特征选择的技术；4. 掌握常用的数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等；5. 学会使用数据挖掘工具进行实际数据挖掘项目的实施；6. 培养学生的数据分析和问题解决能力。
三、教学内容与安排1. 数据挖掘概述（2学时）1.1 数据挖掘的定义和发展历程1.2 数据挖掘的任务和应用领域1.3 数据挖掘的流程和方法2. 数据预处理（4学时）2.1 数据清洗2.2 数据集成2.3 数据变换2.4 数据规约3. 特征选择与降维（4学时） 3.1 特征选择的概念和方法 3.2 特征降维的概念和方法3.3 主成分分析（PCA）算法4. 分类与预测（6学时）4.1 分类与预测的概念和任务 4.2 决策树算法4.3 朴素贝叶斯算法4.4 支持向量机算法4.5 集成学习算法5. 聚类分析（4学时）5.1 聚类分析的概念和任务 5.2 K均值聚类算法5.3 层次聚类算法5.4 密度聚类算法6. 关联规则挖掘（4学时）6.1 关联规则挖掘的概念和任务6.2 Apriori算法6.3 FP-Growth算法7. 数据挖掘工具与实践（4学时）7.1 常用的数据挖掘工具介绍7.2 数据挖掘项目实施流程7.3 数据挖掘案例分析与实践四、教学方法与评价方式1. 教学方法本课程采用理论讲授和实践操作相结合的教学方法。
理论讲授部分通过课堂讲解、案例分析、小组讨论等方式进行；实践操作部分通过实验、项目实施等形式进行。
2. 评价方式本课程的评价方式包括平时成绩和期末考试。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据分析和模式识别的学科，它通过挖掘数据中的隐藏模式和关联性，帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。
因此，设计一份合理的数据挖掘教学大纲是非常重要的。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标和应用领域。
1.2 数据挖掘过程：详细阐述数据挖掘的步骤和流程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。
1.3 数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，并分析它们的原理和适用场景。
2. 数据预处理2.1 数据清洗：讲解如何处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
2.2 数据集成：介绍如何将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中。
2.3 数据变换：讲解如何对数据进行规范化、离散化和归一化等处理。
2.4 特征选择：详细介绍如何选择对数据挖掘任务有用的特征。
3. 数据挖掘算法3.1 分类算法：介绍常用的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并分析它们的原理和应用场景。
3.2 聚类算法：讲解聚类算法的原理和常用方法，如K-means和层次聚类等。
3.3 关联规则挖掘：详细介绍关联规则挖掘的原理和算法，如Apriori和FP-Growth等。
3.4 预测算法：介绍常用的预测算法，如线性回归和时间序列分析等。
4. 模型评估与选择4.1 模型评估指标：讲解常用的模型评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
4.2 交叉验证：介绍交叉验证的原理和方法，如K折交叉验证和留一法等。
4.3 模型选择：详细阐述如何选择适合的模型，包括根据数据特点和任务需求进行选择。
5. 数据挖掘应用5.1 金融领域：介绍数据挖掘在风险评估、信用评分和欺诈检测等方面的应用。
5.2 健康领域：讲解数据挖掘在疾病预测、医疗决策和基因分析等方面的应用。
5.3 社交媒体：详细阐述数据挖掘在用户推荐、情感分析和舆情监测等方面的应用。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 数据挖掘概述1.2 数据挖掘的应用领域1.3 数据挖掘的基本任务1.4 数据挖掘的流程1.5 数据挖掘的挑战和局限性二、数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 异常值处理2.1.3 噪声数据处理2.2 数据集成2.2.1 数据源选择2.2.2 数据集成方法2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 属性构造2.3.3 数据离散化三、数据挖掘技术3.1 分类与预测3.1.1 决策树3.1.2 朴素贝叶斯3.1.3 支持向量机3.1.4 神经网络3.2 聚类分析3.2.1 K均值算法3.2.2 层次聚类3.2.3 密度聚类3.3 关联规则挖掘3.3.1 Apriori算法3.3.2 FP-Growth算法3.4 异常检测3.4.1 基于统计的方法3.4.2 基于聚类的方法3.4.3 基于分类的方法四、模型评估与选择4.1 训练集与测试集划分4.2 交叉验证4.3 模型评估指标4.3.1 准确率4.3.2 召回率4.3.3 F1值4.3.4 ROC曲线和AUC值五、数据可视化5.1 数据可视化的重要性5.2 常用的数据可视化工具5.2.1 Matplotlib5.2.2 Seaborn5.2.3 Tableau5.3 数据可视化的方法和技巧5.3.1 散点图5.3.2 折线图5.3.3 柱状图5.3.4 饼图六、实践案例分析6.1 金融行业中的数据挖掘应用6.2 零售行业中的数据挖掘应用6.3 健康医疗行业中的数据挖掘应用6.4 社交媒体行业中的数据挖掘应用七、数据挖掘的伦理和隐私问题7.1 数据隐私保护的重要性7.2 数据挖掘中的伦理问题7.3 数据挖掘的法律法规八、总结与展望8.1 数据挖掘的发展趋势8.2 数据挖掘在未来的应用前景8.3 数据挖掘的挑战和解决方案以上是数据挖掘教学大纲的标准格式文本。
本大纲包含了数据挖掘教学的基本内容，包括引言、数据预处理、数据挖掘技术、模型评估与选择、数据可视化、实践案例分析、数据挖掘的伦理和隐私问题以及总结与展望等部份。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。
1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。
3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。
3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。
四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。
4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。
4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。
《数据挖掘技术》教学大纲模板
《数据挖掘技术》教学大纲（理论/实践类课程）一、课程基本信息课程编号）：0910617英文名称：The technology of data mining教材：《数据挖掘教程》邓纳姆（Dunham M.H.）著授课对象：软件工程专业学生开课学期：学分/学时：2.5学分/64课时先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》教学方式：理论+实践课程简介：数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。
掌握大型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使用，培养学生数据分析和处理的能力。
二、课程教学目的和要求通过《数据挖掘》课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘方法。
学生能够借助SAS Enterprise Miner软件工具进行具体数据的挖掘分析。
三、教学内容与学时分配（本部分请用文字表述，请勿使用表格）1．数据挖掘导论（8学时）重点内容：1)熟悉数据挖掘的基本概念和功能2)了解数据挖掘的系统分类教学方法：课后作业：2．数据预处理（6学时）重点内容：1)了解数据预处理的重要性2)熟悉数据预处理的方法教学方法：课后作业：3.分类和预测（12学时）重点内容：1)掌握和分类与预测基本知识2)了解各项分类和预测方法教学方法：课后作业：4.聚类分析（12学时）重点内容：1)掌握聚类分析基本概念2)了解聚类分析基本方法教学方法：课后作业：四、教学方法以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学五、平时成绩的分配教师平时成绩占10%，月考成绩占30%，期末成绩占70%。
六、考核方式考核方式笔试加上机大作业，通过进度检查、报告评审的形式了解学生的设计水平，根据学生任务完成的情况，设计报告的质量，平时的学习态度、工作作风、思想表现全面准确评定成绩。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲
标题：数据挖掘教学大纲
引言概述：
数据挖掘作为一门重要的数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生对数据挖掘的理解和实践能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲至关重要。
本文将详细介绍数据挖掘教学大纲的内容和结构，以便于教师在教学过程中有条不紊地进行教学。
一、数据挖掘基础知识
1.1 数据挖掘的定义和作用
1.2 数据挖掘的基本概念
1.3 数据挖掘的应用领域
二、数据挖掘算法
2.1 分类算法
2.2 聚类算法
2.3 关联规则挖掘算法
三、数据挖掘工具和技术
3.1 数据预处理技术
3.2 特征选择和降维技术
3.3 模型评估和优化技术
四、数据挖掘实践案例
4.1 金融领域的数据挖掘实践
4.2 医疗领域的数据挖掘实践
4.3 社交网络领域的数据挖掘实践
五、数据挖掘伦理和法律问题
5.1 数据隐私保护
5.2 数据挖掘的伦理问题
5.3 数据挖掘的法律规范
结论：
通过本文对数据挖掘教学大纲的详细介绍，可以看出数据挖掘教学内容的丰富和多样性。
教师在设计和实施数据挖掘课程时，应该根据学生的实际情况和需求，灵活调整教学内容，使学生能够全面掌握数据挖掘的理论和实践技能，为将来的工作和研究打下坚实基础。
同时，也要重视数据挖掘的伦理和法律问题，引导学生正确处理数据挖掘过程中可能涉及的隐私和道德问题，做到合法合规地开展数据挖掘工作。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲数据挖掘教学大纲数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术。
随着信息时代的到来，数据挖掘在各个领域中扮演着重要的角色。
为了培养学生对数据挖掘的理解和应用能力，制定一份全面而系统的数据挖掘教学大纲至关重要。
一、引言数据挖掘是一门交叉学科，融合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识。
本节将介绍数据挖掘的概念、发展历程以及在现实生活中的应用。
二、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，旨在处理原始数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。
本节将介绍数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，并通过实例演示其应用。
三、数据挖掘任务数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等。
本节将详细介绍每个任务的定义、算法原理和实际应用，并通过案例分析帮助学生理解和掌握这些任务的实现方法。
四、特征选择与降维特征选择和降维是数据挖掘中的重要技术，可以帮助减少数据维度和提高模型性能。
本节将介绍特征选择的方法、特征降维的技术以及它们在实际问题中的应用。
五、模型评估与选择模型评估和选择是数据挖掘中的关键环节，它们可以帮助判断模型的性能和选择最优的模型。
本节将介绍常用的模型评估指标、交叉验证和网格搜索等技术，并通过实例演示如何评估和选择模型。
六、数据挖掘工具与平台数据挖掘工具和平台可以帮助学生更高效地进行数据挖掘实验和应用。
本节将介绍常用的数据挖掘工具和平台，如Weka、RapidMiner和Python的Scikit-learn等，并通过实例展示它们的使用方法。
七、伦理与隐私问题数据挖掘涉及到大量的个人隐私信息，因此在进行数据挖掘时必须考虑伦理和隐私问题。
本节将介绍数据挖掘中的伦理和隐私问题，以及相应的法律法规和道德准则。
八、数据挖掘案例研究本节将通过一些真实的数据挖掘案例研究，帮助学生将所学知识应用到实际问题中。
这些案例研究可以涵盖不同领域，如金融、医疗和电子商务等，让学生更好地理解和掌握数据挖掘的实际应用。
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数据挖掘技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教育目标（一）总体目标数据挖掘是高级数据处理和分析技术。
通过本课程学习，使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据挖掘的基本理论，掌握重要的数据挖掘方法，掌握如何利用Clementine实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基本与能力。
（二）具体目标1.能够导入、输出各种类型的数据，并对数据进行简单描述统计2.能够编写建立线性回归模型、非纯性回归模型、编写回归模型的程序，并能够通过程序检验模型3.能够对数据进行聚类分析、分类分析、关联分析、能够对文本数据进行数据挖掘三、课程学时分配四、课程内容第一章数据挖掘和Clementine使用概述教学内容】1.1数据挖掘的产生背景1．数据挖掘产生的背景2．数据挖掘的发展3.数据挖掘概述1.2什么是数据挖掘1.数据挖掘概念2.数据挖掘分类3.数据挖掘体系结构1.3Clementine软件概述1.Clementine的配置2.Clementine操作基础【学习目标】本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体的认识。
因此主要内容是对数据挖掘技术的概念、产生背景、发展趋势以及应用等进行提炼和概括，并熟悉Clementine软件的使用环境。
要求学生掌握以下内容：1．数据挖掘的发展2．数据挖掘基本知识3．数据挖掘功能4.数据挖掘应用5.数据挖掘的热点问题6.熟悉Clementine软件【重点、难点】1．重点：（1）数据挖掘概念（2）数据挖掘分类2.难点：Clementine操作基础【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第二章Clementine数据管理【教学内容】2.1数据源节点（Sources）1．从开放数据库中导入数据2．从文本文件中读取数据3.导入Excel格式的数据4.用户手动创建数据2.2记录选项节点(RecordOps)1.选择节点2.对数据的抽样3.修正数据集中的不均匀性4.统计汇总5.对节点数据的排序6.区分节点来清除重复记录2.3字段选项节点1.变量说明2.变量值的重新计算3.变量类别值的调整4.生成新变量5.变量值的离散化处理6.生成样本集分割变量【学习目标】本章中的数据管理主要是指数据挖掘中的数据预处理部分。
对数据进行预处理，不但可以节约大量的空间和时间而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。
数据预处理一般包括：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等方法。
要求学生掌握本章讲授的所有数据管理技术。
【重点、难点】1．重点：（1）数据源节点（2）记录选项节点（3）字段选项节点2．难点：无【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第三章Clementine数据的基本描述分析【教学内容】3.1数据质量探索1．数据的基本描述与质量探索2．离群点和极端值的修正3.缺失值的替补4.数据质量管理的其他功能3.2数据基本描述分析1.计算基本描述统计量2.绘制散点图3.3两分类变量相关性的研究1.两分类变量相关性的图形分析2.两分类变量相关性的数值分析3.4两总体的均值比较3.5变量重要性分析【学习目标】基本描述分析是数据分析的基础，通常对数值型变量进行描述分析，涉及数据的集中趋势和离散程度。
描述集中趋势的描述性统计量一般有均值、中位数和众数；描述离散程度的描述性统计量一般有方差、标准差和极差。
要求学生掌握Clementine数据的基本分析方法。
重点、难点】1．重点：（1）数据质量探索（2）数据基本描述分析2．难点：两分类变量相关性的研究【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第四章关联规则挖掘【教学内容】4.1关联规则概述1．基本概念2．关联规则表示3.关联规则挖掘算法简介4.2Apriori算法1.Apriori算法生成频繁项集的过程2.Apriori算法从频繁项集产生关联规则4.3在Clementine中应用Apriori算法4.4序列模式挖掘1.序列与序列模式2.Apriori算法3.在Clementine中应用序列模式挖掘【学习目标】关联规则是形如X-Y的蕴涵式，其中，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。
其中，关联规则X-Y,存在支持度和信任度。
本章对关联规则挖掘中的概念、方法、算法进行全面的分析和讲解。
由于关联规则挖掘是数据挖掘技术中研究最早、成果最多、相对比较成熟的分支，因此本章重点在于一些经典理论和算法、热点问题的介绍。
要求学生掌握以下内容：1．关联规则相关概念2.Apriori算法3.在Clementine中应用Apriori算法【重点、难点】2.重点：(1)关联规则相关概念(2)Apriori算法2.难点：序列模式挖掘【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第五章分类与预测【教学内容】5.1分类与决策树概述1．分类和预测数据分析形式介绍2．决策树概述5.2ID3、C4.5与C5.0算法及应用1.信息熵计算2.决策树归纳策略3.ID3算法及缺点4.C4.5算法5.C5.0算法及优点6.在Clementine中应用C5.05.3二项Logistic回归分析5.4二项Logistic回归分析应用【学习目标】分类是指把数据样本映射到一个事先定义的类中的学习过程，即给定一组输入的属性向量及其对应的类，用基于归纳的学习算法得出分类。
预测可以涉及数据值预测和类标记预测，但预测通常指值预测。
两者的区别是，分类是用来预测数据对象的类标记，而预测则是估计某些空缺或未知值。
分类与预测在数据挖掘中是一项非常重要的方面，本章对分类与预测的基本概念与步骤、经典的方法以及有关的问题进行了阐述。
要求学生掌握以下内容：分类和预测数据分析形式1.ID3算法2.C4.5算法3.Logistic回归分析【重点、难点】1.重点：(1)决策树概述(2)ID3算法(3)C4.5算法2.难点：Logistic回归分析【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第六章聚类分析【教学内容】6.1聚类分析的一般问题1.聚类分析介绍2.聚类分析应用领域3.聚类分析原理4.主要聚类方法分类6.2Clementine的k-means聚类及应用1.k-means算法2.k-means算法的优缺点3.在Clementine中应用k-means6.3Clementine的两步聚类及应用1.两步聚类算法2.Clementine的两步聚类应用【学习目标】聚类是将数据分类到不同的类或者簇的过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
聚类是数据挖掘技术中一个重要组成部分，内容很多，因此要求学生掌握聚类分析原理、基本方法和主要算法。
【重点、难点】2.重点：（1）聚类分析原理（2）主要聚类方法分类2.难点：Clementine操作基础【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
五、考核方式及成绩评定1.考核方式：课程考核方式分为过程考核（平时考核）和课终考核（期末考核）。
过程考核（平时考核）方式包括课堂表现、平时作业、阶段性测试、调研报告等；课终考核（期末考核）采用考查。
2.总成绩评定：总成绩=过程成绩（平时成绩）*50%+课终成绩（期末成绩）*50%（其中过程成绩的占比由课程组根据课程实际提出并报二级学院决定）3.过程成绩（平时成绩）评定：（1）课堂表现（5%）：学生主动参与课堂练习、讨论，创造性地提出问题的能力；（2）作业完成情况（10%）：学生平时作业提交次数及完成质量；（3）阶段性测验（10%）：学生在平时测试、测验中掌握课程的情况；（4）研究报告（10%）：学生收集资料能力，研究设计能力，解决实际问题能力和合作研究能力；（5）实践教学（10%）；（6）考勤（5%）。
4.期末考试：期末考试主要考察对基本概念、操作程序和具体方法的理解与运用等。
六、建议教材和主要参考书目（一）建议教材《基于Clementine的数据挖掘》薛薇陈欢歌主编，中国人民大学出版社，2012-3第一版（二）参考书目1.《数据挖掘：概念与技术》（美）韩家炜（Han,J.）等著，范明等译。
机械工业出版社，2012年第8月七、其它说明一）课程实践环节及基本要求见《数据挖掘技术》实验教学大纲（二）课程资源通过互联网查阅相关学习资料（三）其他1.制定依据：依据2019年物联网工程专业人才培养方案制定。
2.执行对象：从2019级学生开始执行。
执笔人（签字）：参与人（签字）：二级学院审核（签字）：学校审批（签字）：年月日。